JP2007190082A - 肺音診断装置及び肺音診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】肺音を収集して診断する場合に、ノイズの影響を除去して良好な診断ができるようにする。
【解決手段】被測定者の肺音を収集して、その収集した肺音の診断を行う場合において、複数回の呼吸音としての肺音データを取り込み、取り込まれた複数回の呼吸による肺音データを所定単位で分割してセグメント化し、分割された各セグメントについて異常の有無の診断を行い、この診断で異常ありと診断されたセグメントが、複数回の内のほぼ全ての回の呼吸音の同一セグメント位置にある場合に、異常ありの診断を有効とするようにした。
【選択図】図５

Description

本発明は、例えば医療機関において患者の肺音を収集するのに適用して好適な肺音診断装置及び肺音診断方法に関する。

従来、医療機関において医者が肺音を診断する場合、聴診器を患者の胸部に当てて、肺音を医者が直接聞き取り、その聞き取った肺音が正常かどうか医者自身が判断するようにしていた。このような直接聞き取って判断する従来手法は、医者の経験に頼る部分が大きく、診断を下す医者の技量によって、診断結果にばらつきがある問題があった。これに対して、従来から肺音をデータとして装置に取り込んで、解析して自動的に診断を行えるようにすることが各種提案されている。

特許文献１には、心音や肺音などをデータとして取り込んで解析する手法の１つの例についての開示がある。
特開２００５−２９６６４３号公報

ところで、肺音の診断を自動的に行う診断装置を用意して、その用意した診断装置に肺音を取り込んで、その診断装置で肺音の診断を行うことを考えた場合、診断装置に入力させる肺音信号は、例えば聴診器に取付けられたマイクロフォンで拾うようにすることが考えられる。マイクロフォンで拾った肺音信号は、診断装置内で、可聴帯域のオーディオ信号を処理する場合と同様にデータ化して、その処理されたデータから異常の有無を判定する。ここで、肺音信号そのものは、聴診器に取付けられたマイクロフォンで拾った信号であるため、信号にノイズが混入し易いという問題があった。

即ち、聴診器を患者の胸に当てる位置や、その当て具合などにより、肺音信号を拾う状態については変化し、常に最適な状態で肺音信号が取り込まれるとは限らず、肺音信号を拾う状態が適正でない場合には、取り込まれた肺音信号にノイズが混入して、正常な判定ができなくなってしまう。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、肺音を収集して診断する場合に、ノイズの影響を除去して良好な診断ができるようにすることを目的とする。

本発明は、被測定者の肺音を収集して、その収集した肺音の診断を行う場合において、複数回の呼吸音としての肺音データを取り込み、取り込まれた複数回の呼吸による肺音データを所定単位で分割してセグメント化し、分割された各セグメントについて異常の有無の診断を行い、この診断で異常ありと診断されたセグメントが、複数回の内のほぼ全ての回の呼吸音の同一セグメント位置にある場合に、異常ありの診断を有効とするようにしたものである。

本発明によると、複数回の呼吸音のデータをセグメント化して個々に診断した上で、その個々の診断結果が、同一セグメント位置で複数回異常ありとなった場合に、その個所を異常ありと診断するようにしたことで、特定のセグメント位置がノイズの影響で一時的に異常ありと診断された場合でも、その個所が正常であると診断する場合があれば、正常な診断結果を採用するので、ノイズによる誤診断を効果的に除去することができる。

この場合、セグメント分割は、１回の呼気の区間を複数セグメントに分割すると共に、１回の吸気の区間を複数セグメントに分割するようにしたことで、１回の呼気や吸気を細かく分割して診断ができるようになり、診断精度が向上する。

また、各セグメントごとの診断結果を総合的に判断して、被測定者の肺の異常を判断するようにしたことで、各セグメントごとに細かく診断した状態から、被測定者の肺の状態を的確に診断できるようになる。

以下、本発明の一実施の形態を、添付図面を参照して説明する。

図１は本例の肺音の収集状態の例を示した図である。本例においては、被測定者ａ（患者）の肺音を医者ｂの操作で、肺音診断装置２０で収集し診断するようにしたものである。医者ｂが所持した聴診器１０には、マイクロフォン１１が取付けてあり、マイクロフォン１１で拾った音（肺音）を、肺音診断装置２０に入力させる。聴診器１０は、医者ｂが肺音を聞き取る一般的な構成の聴診器の先端部の近傍にマイクロフォン１１を取付けたもので、肺音診断装置２０で肺音を収集中にも、通常の診察時と同様に医者ｂが肺音を聞き取ることも可能である。但し、肺音診断装置２０での収集専用に構成して、マイクロフォン１１だけを患者の胸に直接接触させて収集するようにしてもよい。

肺音診断装置２０は、例えばコンピュータ装置とその周辺機器で構成してあり、コンピュータ装置に接続されたディスプレイ２１に操作を指示する画像などを表示するようにしてある。コンピュータ装置には、肺音診断装置として機能させるためのソフトウェア（プログラム）がインストールしてある。そのソフトウェアは、後述する図３のフローチャートに示す動作処理を実行させるものであり、肺音を診断するための参照用のデータについても予め用意されている。操作については、例えばコンピュータ装置に接続されたキーボード２２を使用する。このように構成して、医者ｂは、ディスプレイ２１に表示される画像を見て、肺音の収集操作を行う。後述するように、ディスプレイ２１には、肺音を収集するポイントを指示する画像が表示される。

図２は、本例の肺音診断装置２０の構成例を示した図である。聴診器１０に取付けられたマイクロフォン１１の出力信号を特性調整部２４に供給し、聴診器１０の種類や個々の特性に応じた信号の調整（補正）処理を行う。信号調整処理としては、例えば周波数特性の補正などが行われる。特性調整部２４で処理された肺音信号は、アナログ・デジタル変換器２５に供給して、一定の周期でサンプリングしてデジタルデータ化する。サンプリング周期としては、例えば０．１ｍ秒周期とする。

アナログ・デジタル変換器２５で変換されたデジタルデータは、高速フーリエ変換器２６に供給して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算で時間軸を周波数軸に変換する処理を行う。周波数軸に変換する処理としては、例えば５０Ｈｚから５０００Ｈｚまでの範囲で、５０Ｈｚ間隔のデータとし、各周波数位置の信号成分が、一定時間内にどの程度あるかを示すデータとする。即ち、例えば入力した肺音の波形データとして、例えば図６（ａ）に示す時間軸で示される波形であるとすると、フーリエ変換で図６（ｂ）に示すように周波数ごとのレベルで示されるデータに変換される。ここで本例の場合には、後述するセグメント単位の波形データを変換して処理するようにしてある。

フーリエ変換されたデータはデータ処理部２７に供給し、データ解析処理を行う。解析されたデータは、メモリ２８に保存される。また、メモリ２８には、肺音の診断を行う上で必要な基準となる肺音のデータについても記憶させてある。ここで、本例の場合には、基準となる肺音のデータを、１回の呼気及び吸気の期間を複数の期間（後述例では４つの期間）に分割したセグメント毎のデータとして記憶させてある。メモリ２８は、ハードディスクなどの他の記憶手段を使用するようにしてもよい。

データ処理部２７でのデータ解析処理については、制御部３０の制御で実行される。肺音取込み開始や停止などの操作を行うキーボード２２の操作情報についても制御部３０に供給され、その操作情報に基づいて制御部３０が各部を制御する。

そして本例の肺音診断装置２０は、表示制御部２９を備え、その表示制御部２９で作成された表示データを、肺音診断装置２０に接続された（又は内蔵された）ディスプレイ２１に供給して、画像などを表示させることができる。表示制御部２９によるディスプレイ２１での表示についても、制御部３０の制御で実行される。

次に、本例の肺音診断装置２０で肺音を収集して、その収集した肺音の診断を行う処理例を、図３のフローチャートを参照して説明する。まず制御部３０は、キーボード操作などにより肺音の取り込みの開始操作があるか否か判断する（ステップＳ１１）。ここで開始操作があると判断すると、ここでは少なくとも３呼吸分の呼吸音を集音する。即ち、１回目の呼気と吸気とによる呼吸音を集音し（ステップＳ１２）、２回目の呼気と吸気とによる呼吸音を集音し（ステップＳ１３）、３回目の呼気と吸気とによる呼吸音を集音する（ステップＳ１４）。そして、３呼吸目までの呼吸音を集音すると、それぞれの呼気のデータと吸気のデータをセグメント化する（ステップＳ１５）。このセグメント化の処理としては、例えば１回の呼気の期間を４つの期間に分割し、１回の吸気の期間を４つの期間に分割し、分割されたそれぞれの期間を１セグメントとする。

このセグメント化が行われると、それぞれのセグメントの期間のデータ毎に、そのセグメント期間用に用意された基準データと比較し、類似する基準データの探索に基づいて、セグメントごとの良否判定を行う（ステップＳ１６）。この良否判定時には、例えば病気のない正常な肺の肺音データとの類似が検出された場合には、正常であると判断し、病気のある肺の肺音データとの類似が検出された場合には、その病気である可能性があり、異常ありと診断する。また、類似する基準データがない場合にも、異常であると判断する。この類似する基準データがない場合には、何らかの肺の病気である場合の他に、測定された肺音の取得処理時に何らかのノイズが混入して、異常ありと診断される場合もある。

そして、このセグメントごとの良否判定を行った後、取り込んだ３回の呼吸の期間の内で、全ての回の呼吸期間で、同一の特定のセグメント位置が異常ありと診断されたか否か判断する（ステップＳ１７）。ここで、３回の内の１回又は２回の同一セグメント位置だけが異常である場合、或いは同一のセグメント期間について全ての呼吸期間で異常なしと判断された場合には、該当するセグメント期間の肺音データについては異常なしと診断する（ステップＳ１８）。そして、３回のデータ全てで、同一の特定のセグメント位置が異常ありと診断された場合には、該当するセグメント期間が異常ありと判断し、類似した基準データがある場合には、その類似した基準データの病名を元に異常の内容（病名）を推定する診断を行う（ステップＳ１９）。類似した基準データが全く存在しない場合で、全ての同一セグメント位置が異常である場合には、取り込みエラーである可能性が高いと判断する。

ここで、実際に取り込まれた３回の肺音データの処理例を、図４以降を参照して説明する。図４（ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ１呼吸目，２呼吸目，３呼吸目の肺音データの波形例である。それぞれの肺音データは、呼気期間と吸気期間とに分割することができる。呼気期間と吸気期間との境界部は、ある程度無音期間が継続した期間を元に設定する。そして本例においては、呼気期間と吸気期間のそれぞれを、４分割するようにしてある。ここでは呼気期間を時間の長さでほぼ均等に４分割して、期間Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４を設定すると共に、吸気期間についても時間の長さでほぼ均等に４分割して、期間Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４を設定する。

図４の例の各呼吸期間の例について説明すると、まず１呼吸目については、図４（ａ）に示すように、吸気期間Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の内の期間Ａ２，Ａ３で異常が判定されたとする。この例では、期間Ａ２の異常はノイズによる異常であり、期間Ａ３の異常は異常音（即ち基準データで示された何らかの病気である可能性がある異常音）による異常である。また、呼気期間Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４の内の期間Ｂ３，Ｂ４で異常が判定されたとする。この例では、期間Ｂ３の異常は何らかの病気である可能性がある異常であり、期間Ｂ４の異常はノイズによる異常である。

次に、２呼吸目について図４（ｂ）に示すと、吸気期間Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の内の期間Ａ１，Ａ３で異常が判定されたとする。この例では、期間Ａ１の異常はノイズによる異常であり、期間Ａ３の異常は何らかの病気である可能性がある異常である。また、呼気期間Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４の内の期間Ｂ２，Ｂ３で異常が判定されたとする。この例では、期間Ｂ１の異常はノイズによる異常であり、期間Ｂ３の異常は何らかの病気である可能性がある異常である。

さらに、３呼吸目について図４（ｃ）に示すと、吸気期間Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の内の期間Ａ１，Ａ３で異常が判定されたとする。この例では、期間Ａ１の異常はノイズによる異常であり、期間Ａ３の異常は何らかの病気である可能性がある異常である。また、呼気期間Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４の内の期間Ｂ３で異常が判定されたとする。この例では、期間Ｂ３の異常は何らかの病気である可能性がある異常である。

この図４の診断結果を表にまとめると、図５に示す状態となる。この図５に示すように、３回の呼吸の期間の内で、いずれか１回でも異常のあるセグメント期間としては、吸気期間Ａ１，Ａ２，Ａ３と、呼気期間Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４である。ここで、吸気期間について見ると、吸気期間Ａ１，Ａ２については１回又は２回だけの異常であり、吸気期間Ａ３だけが全ての期間である３回連続した異常である。同様に呼気期間について見ると、呼気期間Ｂ２，Ｂ３については１回又は２回だけの異常であり、吸気期間Ｂ３だけが全ての期間である３回連続した異常である。

ここで図３のフローチャートに示した処理を行うことで、本例の場合には、吸気期間については、３回連続した異常である期間Ａ３だけを異常期間と最終的に判断し、呼気期間については、３回連続した異常である期間Ｂ３だけを異常期間と最終的に判断し、それらの異常期間であると診断した病名などに基づいて、異常内容を推定する。その異常内容を推定する際には、呼気と吸気の４つのセグメントの内のどのセグメント期間に異常があるかを総合的に判断して、推定される病名を判断するようにしてもよい。

なお、診断を行う上で必要な基準データとしては、例えば図７（ａ）に示すように、正常呼吸音データとして、各セグメントごとに多数のデータｄ１１，ｄ１２，ｄ１３…を用意して診断装置２０内に記憶させてある。さらに、例えば図７（ｂ）に示すように、異常呼吸音データとして、各セグメントごとに多数のデータｄ２１，ｄ２２，ｄ２３…を用意して診断装置２０内に記憶させてあり、各セグメントごとにいずれのデータに類似しているのかの判断で、病名などの診断を行うようにしてある。

このように本例の肺音診断装置によると、肺音を取り込む際に、複数回の呼吸音の取り込みを行い、その取り込まれた複数回の呼吸音をそれぞれ細かくセグメント化して診断し、その診断結果が全ての呼吸で連続して現れる場合に、該当する異常があると診断するようにしたことで、ノイズの影響による誤判定を効果的に防止することができる。

なお、図４に示した分割セグメントの設定例は一例を示したものであり、このような４分割に限定されるものではない。また、呼吸データを取り込む回数についても、上述した実施の形態では３回としたが、２回以上の複数回とすればよい。さらに、上述した実施の形態では、複数回の呼吸音のデータの内で、全ての回の呼吸音について同一セグメント（同一個所）に異常がある場合に異常ありとするようにしたが、例えば全ての呼吸音ではなくても、ほぼ全てであると見なせるような場合には、同様に異常ありと診断するようにしてもよい。例えば、５回の呼吸音を取り込み、その内の４回で異常が検出されたセグメントについては、異常ありと診断するようにしてもよい。

また、上述した実施の形態では、肺音診断装置は、コンピュータ装置を使用して構成させる例を示したが、専用の肺音取込み装置として構成させるようにしてもよい。また、コンピュータ装置を使用する場合に必要なソフトウェア（プログラム）については、ディスクなどの各種記憶媒体に記憶させて配布する他に、インターネットなどを経由して配布するようにしてもよい。

本発明の一実施の形態による肺音収集状態の例を示す説明図である。 本発明の一実施の形態によるシステム構成例を示す構成図である。 本発明の一実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態による各呼吸期間内のセグメント単位での波形と診断結果例を示す説明図である。 図４の例の診断結果をまとめた説明図である。 本発明の一実施の形態による波形例を示した説明図である。 本発明の一実施の形態によるデータベースの例を示した説明図である。

符号の説明

１０…聴診器、１１…マイクロフォン、２０…肺音診断装置、２１…ディスプレイ、２２…キーボード、２４…特性調整部、２５…アナログ・デジタル変換器、２６…高速フーリエ変換器、２７…データ処理部、２８…メモリ、２９…表示制御部、３０…制御部、ａ…被検査者、ｂ…医者

Claims (4)

1. 被測定者の肺音を収集して、その収集した肺音の診断を行う肺音診断装置において、
   複数回の呼吸音としての肺音データを取り込む取込み手段と、
   前記取込み手段で取り込まれた複数回の呼吸による肺音データを、所定単位で分割してセグメント化する分割手段と、
   前記分割手段で分割された各セグメントについて異常の有無の診断を行い、この診断で異常ありと診断されたセグメントが、前記複数回の内のほぼ全ての回の呼吸音の同一セグメント位置にある場合に、前記異常ありの診断を有効とする診断手段とを備えたことを特徴とする肺音診断装置。
2. 請求項１記載の肺音診断装置において、
   前記分割手段での分割は、１回の呼気の区間を複数セグメントに分割すると共に、１回の吸気の区間を複数セグメントに分割することを特徴とする肺音診断装置。
3. 請求項１記載の肺音診断装置において、
   前記各セグメントごとの診断結果を総合的に判断して、被測定者の肺の異常を判断することを特徴とする肺音診断装置。
4. 被測定者の肺音を収集して、その収集した肺音の診断を行う肺音診断方法において、
   複数回の呼吸音としての肺音データを取り込み、
   前記取り込まれた複数回の呼吸による肺音データを、所定単位で分割してセグメント化し、
   分割された前記各セグメントについて異常の有無の診断を行い、この診断で異常ありと診断されたセグメントが、前記複数回の内のほぼ全ての回の呼吸音の同一セグメント位置にある場合に、前記異常ありの診断を有効とすることを特徴とする肺音診断方法。

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